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AI नैतिकता फ्रेमवर्क बिल्डर

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए नैतिक दिशानिर्देश डिज़ाइन करें

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यह क्या है?

AI नैतिकता फ्रेमवर्क जिम्मेदार AI विकास के लिए सिद्धांत और नियम परिभाषित करते हैं। प्रमुख चिंताओं में पूर्वाग्रह और निष्पक्षता, पारदर्शिता, जवाबदेही, गोपनीयता, सुरक्षा, और संरेखण समस्या शामिल है — यह सुनिश्चित करना कि AI सिस्टम वही करें जो मनुष्य वास्तव में चाहते हैं।

📖 गहराई से जानें

उपमा 1

मशीनों के एक नए देश के लिए संविधान लिखने की तरह एआई नैतिकता ढांचे के निर्माण के बारे में सोचें। जिस तरह एक संविधान सार्वजनिक सुरक्षा के साथ व्यक्तिगत स्वतंत्रता को संतुलित करता है, उसी तरह एआई ढांचे को मानव सुरक्षा के साथ नवाचार की गति को संतुलित करना चाहिए - और विभिन्न समुदाय उन प्राथमिकताओं को अलग-अलग तरीके से तौलेंगे।

उपमा 2

एक नए कर्मचारी को काम पर रखने की कल्पना करें जो अविश्वसनीय रूप से तेज़ है और कभी नहीं सोता है, लेकिन उसके पास कोई नैतिक ज्ञान नहीं है। उन्हें ऋण, नियुक्ति या चिकित्सा देखभाल के बारे में निर्णय लेने देने से पहले, आपको निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही को कवर करने वाली एक नियम पुस्तिका बनानी होगी। वह नियम पुस्तिका मूलतः एक एआई नैतिकता ढांचा है।

🎯 सिम्युलेटर टिप्स

शुरुआती

फेयरनेस वेट स्लाइडर को समायोजित करके प्रारंभ करें - देखें कि वास्तविक समय में रडार चार्ट का आकार कैसे बदलता है

मध्यम

विभिन्न एआई अनुप्रयोगों में अपने ढांचे का तनाव-परीक्षण करने के लिए यादृच्छिक परिदृश्य का उपयोग करें

विशेषज्ञ

विशेषज्ञ मोड में, यह देखने के लिए पूर्वाग्रह सीमा को कम करें कि सख्त मानक समग्र निर्णय विश्वास को कैसे प्रभावित करते हैं

📚 शब्दावली

AI Alignment
यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम मानवीय मूल्यों और इरादों के अनुरूप लक्ष्यों का पीछा करें।
Bias
एआई आउटपुट में व्यवस्थित त्रुटियां प्रशिक्षण डेटा या डिज़ाइन विकल्पों में पूर्वाग्रहों को दर्शाती हैं।
Explainability
यह समझने और समझाने की क्षमता कि एआई सिस्टम अपने निर्णयों (एक्सएआई) तक कैसे पहुंचता है।
Fairness
यह सुनिश्चित करना कि एआई भेदभावपूर्ण परिणामों से बचते हुए सभी जनसांख्यिकीय समूहों के साथ समान व्यवहार करे।
Accountability
एआई निर्णयों और उनके परिणामों के लिए जिम्मेदारी का स्पष्ट निर्धारण।
Transparency
एआई सिस्टम कैसे काम करते हैं, उनकी सीमाएं और उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा के बारे में खुलापन।
Informed Consent
उपयोगकर्ता यह समझते हैं कि एआई द्वारा उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है और वे स्वेच्छा से इससे सहमत होते हैं।
Value Alignment
मानवीय मूल्यों को एआई वस्तुनिष्ठ कार्यों में एन्कोड करने की तकनीकी चुनौती।
Trolley Problem in AI
जीवन-या-मृत्यु संबंधी निर्णय लेने वाली स्वायत्त प्रणालियों पर शास्त्रीय नैतिक दुविधाओं को लागू करना।
AI Safety
अनुसंधान यह सुनिश्चित करता है कि उन्नत एआई सिस्टम अप्रत्याशित नुकसान पहुंचाए बिना इच्छित व्यवहार करें।

🏆 प्रमुख व्यक्ति

Stuart Russell (2019)

यूसी बर्कले प्रोफेसर जिन्होंने एआई संरेखण को केंद्रीय चुनौती के रूप में फिर से परिभाषित किया, 'ह्यूमन कम्पेटिबल' के लेखक

Timnit Gebru (2020)

एआई नैतिकता शोधकर्ता जिन्होंने बड़े भाषा मॉडल जोखिमों पर प्रभावशाली पेपर का सह-लेखन किया और डीएआईआर संस्थान की स्थापना की

Joy Buolamwini (2018)

एमआईटी शोधकर्ता जिन्होंने चेहरे की पहचान में नस्लीय पूर्वाग्रह को उजागर करते हुए एल्गोरिथम जस्टिस लीग की स्थापना की

Yoshua Bengio (2023)

डीप लर्निंग अग्रणी (ट्यूरिंग अवार्ड 2018) जो एआई सुरक्षा विनियमन के लिए एक अग्रणी आवाज बन गए

UNESCO (2021)

एआई की नैतिकता पर पहली वैश्विक सिफारिश प्रकाशित की गई, जिसे 193 सदस्य देशों ने अपनाया

🎓 शिक्षण संसाधन

💬 शिक्षार्थियों के लिए संदेश

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